GNSS天线阵列接收机与无线传感器网络在灾害监测中的集成方法研究

主要讨论如何将GPS、GLONASS和Galileo系统集成到天线阵列接收机中,如何与无线传感器网络集成,实现数据传输的自动化,并利用无线传感器网络自组网、自适应等特点,实现节点定位,将GNSS天线阵列接收机的几何监测功能与传感器的物理监测功能结合起来,实现地面/地下、几何/物理的三维立体自动化监测。     

高分辨率遥感影像在农村承包地实测中的应用——以四川省崇州市三江镇为例

主要对农村承包地现状调查技术进行了比较,结合四川省崇州市农村承包地实测工作,提出了利用高分辨率影像进行承包地权实测工作的前期准备工作和权属界线的勾绘方法,最后对该项工作提出了建议及措施。     

基于Python的自动测光程序设计与实现

本文基于Python设计和实现自动测光程序。首先扫描文件名实现文件分类;然后进行数据检查、预处理与孔径测光,并保存测光数据;最终由观测者指定目标星与比较星,程序从测光结果中提取相应星等与观测时间等数据,获得基于较差测光法的光变曲线。为解决数据提取中星图匹配问题,提出自动追踪移动目标的基于向量特征星图匹配算法,能自动匹配偏移较大的星图,并跟踪不断移动的小行星。使用本程序分别处理双星和小行星观测数据,并与IRAF(Image Reducation and Analysis Facility)测光结果比较,测光结果最大偏差分别为0.04 mag和0.043 mag,标准偏差分别为±0.005 mag和±0.007 mag。     

超小型合成孔径雷达P-SAR的研制与基本性能

由于通常的合成孔径雷达结构复杂,尺寸与自重大,价格高,因此主要在卫星和大中型飞机上作为探测器以及在军事上使用。而如今,无人机(包括固定翼以及旋翼机)发展极为迅速,无人机上配置的光学传感器已经十分丰富(被动传感器如普通相机、高光谱相机、热红外相机、紫外相机,以及主动的激光雷达等),但是一直缺乏一种合适的微波雷达作为无人机载荷。虽然目前也有一些小型合成孔径雷达,但是由于价格或者重量等原因,并不适合用于民用无人机。为填补这一产品空白,我院研制了一种重量、体积、功耗、价格都适合于民用无人机的超小型合成孔径雷达,称为P-SAR,不仅可以用于遥感测绘、军事侦察,同时也是一种很好的教学实验仪器。本文首先简单介绍了超轻型合成孔径雷达P-SAR的基本原理与结构以及主要特点,而后对P-SAR的主要性能做了测试。最后,对P-SAR的应用前景做了分析。     

GNSS变形监测时间序列的改进型3σ粗差探测方法

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)变形监测时间序列中粗差多、大小分布区间大的特点,提出了一种基于小波分析的改进型3σ粗差探测方法。利用实验模拟数据和实际工程数据,分别对该方法的探测效果同常规3σ法和四分位间距(inter-quartile range,IQR)法进行对比。结果表明,改进型3σ粗差探测法相对于常规3σ法和IQR法,不仅在总体探测率上效果更好,而且对探测3σ~5σ粗差的优势更为明显,满足了高可靠性的GNSS变形监测实际需求。     

自适应最优邻域尺寸选择的点云法向量估计方法

为了削弱邻域尺寸选择对基于主成分分析(PCA)的点云法向量估计精度的影响,自适应处理尖锐特征点云,该文提出了自适应邻域的PCA点云法向量估计方法,利用点云局部邻域协方差矩阵,构建了局部邻域维度特征信息熵函数,根据熵函数最小准则,实现了点云自适应最优邻域的估计,在此基础上进行PCA法向量估计。分别对模拟点云和实测点云进行了法向量估计实验。实验结果表明,该文方法能够显著提高包含尖锐特征的点云法向量估计精度。     

海南琼海暴雨频次的诊断及预测研究

利用MHAT小波变换分析和灰色拓扑预测方法对海南琼海1953—2007年55年的暴雨频次的变化特征进行分析,结果表明,暴雨频次分别存在2a、6a、8a的准周期变化,8a准周期在20世纪70年代初期和80年代初期的信号最强,但1990年代后,暴雨频次较降水量出现了更多的小尺度周期波动扰动,表明极端降水事件有频繁出现的趋势。暴雨频次的季节变化主要体现在夏秋两季的暴雨多发季节,夏季主要存在2a、6a、12—13a、18a左右的准周期,秋季主要存在2—3a、8—9a、12a、17—18a左右的准周期,并且在各个季节表现出多时间尺度交替的复杂结构变化的非周期性特征,能在一定程度上解释暴雨频次较为异常的状况。琼海大暴雨和特大暴雨主要发生在秋季原因,可能与西行热带气旋和南下弱冷空气共同影响海南岛,同时配合偏东回流的环流背景有很大关系。文中基于小波分析和灰色预测方法的研究结果,提供了琼海地区暴雨预报和防灾减灾的一定科学依据。     

太阳磁场磁性指数的变化对南亚夏季风环流强度的影响

利用太阳黑子相对数资料,根据太阳磁场磁性特征建立了太阳磁场磁性指数时间序列,并利用NCEP/NCAR再分析资料建立了1948-2006年的南亚夏季风环流强度指数,对两者之间存在的可能相关关系作了分析。结果表明：太阳磁场磁性变化是激发南亚夏季风环流强度年代际变化的重要原因,当太阳北（南）半球磁场磁极为N（S）极为前导时,南亚夏季风环流强度较强,当太阳北（南）半球磁场磁极为S（N）极为前导时,南亚夏季风环流强度较弱,太阳磁场磁性强度的变化超前于南亚夏季风环流强度变化5年左右。两者之间的这种相关关系,为南亚夏季风环流强度年代际变化方面的预测提供了理论依据。